3、FocalLoss 4、QFocalLoss 5、ComputeLoss类 5.1、init函数 5.2、build_targets 5.3、call函数 总结 前言 源码: YOLOv5源码. 注释版全部项目文件已上传至GitHub: yolov5-5.x-annotations. 这个文件是yolov5的损失函数部分。代码量不多,只有300多行,但却是整个项目最难,最精华的部分。另外,这个文件涉及到了损...
Varifocal Loss (VFL) 是一种Focal损失函数的进阶版本,用于训练密集目标检测器预测IoU-aware Classification Scores (IACS)。它的主要原理是通过这种得分,即物体存在的置信度和定位精度的联合表示,来更准确地对大量候选检测框进行排序。VFL受到Focal Loss的启发,但与之不同的是,它采用了一种不对称的训练样本加权方法,...
FocalLoss函数代码: 代码语言:javascript 复制 classFocalLoss(nn.Module):"""用在代替原本的BCEcls(分类损失)和BCEobj(置信度损失) Wraps focal loss around existingloss_fcn(),i.e.criteria=FocalLoss(nn.BCEWithLogitsLoss(),gamma=1.5)论文:https://arxiv.org/abs/1708.02002https://blog.csdn.net/qq_38...
在YOLOv5中,标签平滑通常通过修改损失函数来实现。通过将真实标签与一个小的平滑因子(如ε=0.1)进行混合,得到平滑后的标签,并用于计算损失。这种方法不仅有助于模型在噪声样本上的稳定性,还能提高模型的泛化能力。 Focal Loss损失函数 原理Focal Loss是一种针对难易样本不平衡问题的损失函数。在目标检测任务中,易分...
DR loss的研究背景和focal loss一样,one-stage方法中样本不平衡。它进行分布的转换以及用ranking作为loss。将分类问题转换为排序问题,从而避免了正负样本不平衡的问题。同时针对排序,提出了排序的损失函数DR loss。具体流程可参考:张凯:2019 DR loss(样本不平衡问题)目标检测论文阅读 ...
Varifocal Loss (VFL) 是一种Focal损失函数的进阶版本,用于训练密集目标检测器预测IoU-aware Classification Scores (IACS)。它的主要原理是通过这种得分,即物体存在的置信度和定位精度的联合表示,来更准确地对大量候选检测框进行排序。VFL受到Focal Loss的启发,但与之不同的是,它采用了一种不对称的训练样本加权方法,...
在YOLOv5中,使用了一种特殊的损失函数来训练模型。这个损失函数被称为Focal Loss。 1. Focal Loss原理 Focal Loss是一种针对类别不平衡问题设计的损失函数。在目标检测任务中,正负样本比例通常很不均衡,这会导致模型对少数类别的预测效果较差。Focal Loss通过调整难易样本权重来解决这个问题。 具体来说,Focal Loss对...
yolo系列的损失函数通常为三个部分。cls_loss[分类],obj_loss[置信度loss],loc_loss[box loss]. 前两者从代码中可以看到采用二分类交叉熵。【这里不说focalLoss】 self.balance可以理解为三个head部分的权重,即分配给小中大目标的权重[80*80head预测小目标,40*40预测中目标,20*20预测小目标]。
4、同上一条,直接修改loss函数也不一定适用,例如focal类似的操作,强调难易样本的不均等对待,这时候因为yolov5的非正即负的样本选择方式,就会导致使用focal的时候模型进入迷惑状态,最终性能会下降。 5、不同样本位置和宽高,进行加权以及范围选择。有效但是影响...
为了改进Yolov5在小目标检测方面的性能,可以采取以下方法优化损失函数: 1. 引入Focal Loss算法 Focal Loss算法是一种针对困难样本设计的损失函数,能够有效解决背景噪声和目标信息模糊等问题。通过引入Focal Loss算法,可以提高模型对小目标的关注度,从而提高小目标的检测精度。 2. 加大小目标损失权重 为了弥补Yolov5在小...